Фото из открытых источников

В сети не угасают дискуссии о том, действительно ли победу Дональду Трампу на выборах в США обеспечила целевая реклама в Facebook. И было ли это манипуляцией избирателями? И Трамп не является первым американским президентом, использовавшим Big Data в своей кампании. А организаций, которые обрабатывают данные о обычных граждан, на самом деле десятки. Кто, как и зачем анализирует наше поведение, и не только онлайн, мы поясним на примере вымышленных персонажей.

Много шума...

Представим американца 35 лет, по имени Майкл. Зайдя в Facebook, он решил пройти тест на определение типа личности. Разрешил предоставить дополнительно доступ к своему профилю и ответил на несложные вопросы. С интересом прочитал результат и забыл о нем уже через час. Вдруг Майкл узнает, что его использовали. Он привык гордиться своим правом иметь собственное оружие. Поэтому на какое-то мгновение засомневался, будет ли голосовать за демократов, когда в Facebook постоянно находил лозунги о том, что демократы лишат его этого права. Оказывается, эти лозунги и пройденный тест имели непосредственную связь между собой.

Ноябрь 2016-го. Весь мир следит за президентскими выборами в США. Эксцентричный бизнесмен Дональд Трамп по данным экзит-полов не намного отстает от Хиллари Клинтон. И хоть по всем прогнозам лидировала демократка, 45-м президентом США выбрали Трампа.

Инаугурация Дональда Трампа
The New York Times

Объяснить, как экзит-полы могли так ошибиться, никто не смог. А потому быстро появились те, кто приписал успех кампании себе. Британская компания, занимающаяся анализом данных для пиара и политтехнологий - Cambridge Analytica, заявила о своей непосредственной причастности к победе республиканцев. Мол, они использовали революционный подход микротаргетинга в социальных сетях. Для этого распределили пользователей на определенные психотипы, согласно которым и выдавали им те или иные рекламные сообщения. Таким образом, аналитики кардинально повлияли на электорат, заявили в компании.

112.ua
Свое участие в кампании Трампа Cambridge Analytica описывает на своем сайте как пример их успешной работы. При этом умалчивается об участии компании в десятках выборов разного уровня в США до этого. Собственно, эксперты сразу отнеслись скептически к таким заявлениям. Ведь использованием Big Data американскими политиками никого не удивишь.

Новости по теме: Гаджеты и политика: Благодаря IТ-технологиям наступает эра реальной демократии

Еще одна технология, которую до сих пор активно использует Трамп, – это Twitter. Своими экстравагантными и порой харизматичными комментариями в личном аккаунте политик заигрывает с избирателями, бросая в соцсеть нужные и понятные каждому лозунги. До него такого никто не делал. Поэтому Twitter мог иметь не меньшее влияние, чем Facebook. И едва лишь технологии стали решающими в победе Трампа.

Манипуляции страхом

А теперь представим Анну. Она британка, ей 52 года, у нее нет высшего образования, и всю жизнь она проработала кассиром в супермаркете. Анна мало занимается политикой. Но в последнее время ее беспокоит членство Британии в Евросоюзе. Европу заполонили беженцы. Скоро они доберутся и до Великобритании. А среди них немало террористов. Неужели скоро она будет бояться гулять в публичных местах? По крайней мере, этим ее постоянно пугают реклама и новости в интернете. Наконец, Анна принимает решение проголосовать на референдуме за выход из Евросоюза.

За подобными рекламными лозунгами стояли уже упоминавшиеся аналитики Cambridgе Analytica. Они решили манипулировать страхом людей перед наплывом мусульманских фанатиков, что их лишат рабочих мест и безопасности. По крайней мере, руководство компании не теряет возможности похвастаться своим влиянием на результаты референдума о выходе Великобритании из Евросоюза.

Реклама с призывом выйти из ЕС
Politico

Элан Кригель – соучредитель BlueLabs, аналитик избирательных кампаний Барака Обамы и Хиллари Клинтон
Politico
Хиллари vs Трамп: чьи методы лучше

Тем временем у главной соперницы Трампа – Хиллари Клинтон – работала мощная аналитическая команда с полсотни математиков и Эланом Кригелем во главе. Он же когда-то занимался и аналитикой для кампании Барака Обамы. Кригель в 2013-м стал соучредителем аналитической компании BlueLabs, которую также привлекли к кампании. Ученые решали, какие города посещать Клинтон, в какие дома будут стучать агитационные волонтеры, кому и какую рекламу показывать в Facebook, какие письма и кому отсылать по электронному адресу. Ну и, конечно, когда и сколько показывать телерекламы.

По сравнению с работой над BigData, которую проделал штаб Клинтон, Трамп явно проигрывал. И западная пресса неоднократно писала об этом еще до выборов. Правда, аналитическая команда за спиной демократов приводилась всеми как еще один аргумент в пользу их победы. Но не сработало. Предполагают, что аналитики сделали непростительную ошибку, сконцентрировавшись преимущественно на "сомнительных" штатах. И, таким образом, потеряли контроль над ситуацией в штатах уже традиционно "демократических". Однако когда аналитики стали неотъемлемой частью политических команд?

Буш и истоки микротаргетинга

2004-й год. В США – очередные президентские выборы. Выборы, на которых Джорджа Буша-младшего переизбрали на второй срок. В истории политтехнологий они запомнились первым массовым использованием микротаргетинга – вид целевого маркетинга с четкой ориентацией на потребности небольших сегментов населения.

Конечно, тогда речь не шла о Big Data и сложных аналитических моделях. Карл Рув, советник экс-президента, разработал специальную стратегию завоевания голосов в 18 "сомнительных" для республиканцев округах. Для помощи привлекли компанию TargetPoint Consulting, которая занималась анализом публичных взглядов. Благодаря использованию данных из предыдущих соцопросов команде Буша удалось наладить прямой контакт с рекордным на то время количеством своих потенциальных избирателей. И убедить их в свою пользу.

Франк Лунц – советник и спичрайтер Джоджа Буша - младшего
Politico
Кроме того, среди советников и спичрайтеров Буша был Франк Лунц, который тщательно анализировал все, что политик говорил. Лунц убеждает – каждое слово имеет вес. Не только его смысл. Например, он запретил употреблять слово "капитализм". Мол, американцы его не любят. Зато его заменили на "свободный рынок". Был даже создан целый словарь рекомендуемых и запрещенных к употреблению слов. И, конечно, предшествовали этому многочисленные исследования того, как электорат реагирует на разные синонимы одного и того же понятия.

Технологическая кампания Обамы

Во время ланча телефон Майкла зазвонил. Приятный голос попросил ответить на несколько вопросов для соцопроса. Главное – кого он будет поддерживать на выборах. Уточнили также его пол, возраст и социальный статус. На что мужчина коротко отметил, что женат и имеет двух несовершеннолетних детей. И продолжил наслаждаться обедом. А уже на следующей неделе к нему постучал волонтер, чтобы рассказать об избирательной кампании. Майкл слушал внимательно, ведь обещали реформировать школьное образование, обеспечить школьников бесплатными обедами и уменьшить налоговую нагрузку для семей с детьми. Собственно, именно то, что его интересовало.

Всерьез о силе Big Data и микротаргетинга в политике впервые заговорили после переизбрания Барака Обамы. Его кампания в 2012-м стала беспрецедентной в использовании всех возможностей новейших технологий.

Тогда в западной прессе часто встречалось имя Дэна Вагнера. Экономист по образованию, он присоединился к команде экс-президента США еще в 2008 году. С помощью микротаргетинга и аналитики он сумел предсказать результаты выборов в Палату представителей США в 2010 году. А в 2012-м занимал должность главного аналитика предвыборной кампании Обамы. Его команда состояла из более полусотни аналитиков. И они впервые убедили своих боссов не доверять национальным экзит-полам. Зато решали сами, в какие штаты стоит вкладывать средства. Даже если результаты соцопросов свидетельствовали об обратном.

Дэн Вагнер – главный аналитик предвыборной кампании Обамы в 2012 г.
CNBC

Команда занималась мощным микротаргетингом по всем возможным каналам: интернет, соцсети, телевидение, телефонные звонки, рассылки и тому подобное. Все решения принимались на основе обработки больших массивов данных об американцах.

Значение имеет все

В прошлом году Майкл заполнил онлайн-анкету для получения дисконтной карты местного супермаркета. Там указал свое увлечение хоккеем – чтобы получать акционные предложения на спортивные товары. Теперь же в интернете он все время видит обещания того или иного политика поддерживать спортивную отрасль.

Аналитики Обамы собирали воедино данные из разных источников: соцопросов, фандрейзеров, существующие досье избирателей, телефонные контакты, информацию из социальных сетей и даже потребительские базы от ритейлеров с историей ваших покупок. Всю информацию интегрировали в единую базу, где собраны все возможные данные о каждом гражданине США.

Теперь, чтобы получить мнение испаноязычных миллениумов, они не будут звонить всем американцам примерно этого возраста. Зато выберут из всей базы тех, кто, по разным признакам, может быть испаноязычным. Для этого будут искать определенную зависимость между всеми данными. Например, что общего может быть в нужной категории населения: похожие потребительские интересы, место проживания, образование, работа и прочее.

В 2013 году Вагнер основал свою аналитическую компанию – Civis. Теперь они используют собранные данные для предоставления консалтинговых услуг для бизнеса и политиков.

Civis Analytics
The Wall Street Journal

Манипуляции или "толчок"?

Анна еще с молодости экономит часть своей зарплаты и теперь получает проценты. А еще у нее есть определенный заработок от полученной в наследство недвижимости. Как добропорядочная гражданка, женщина каждый год заполняет налоговую декларацию. И не всегда вовремя платит всю сумму, которую ей указывают в налоговом уведомлении. Однако в последний раз в документе была заметка о том, что большинство людей не просрочивают налоговые оплаты. Анне не хотелось быть в худшем меньшинстве, и она оплатила всю необходимую сумму уже на следующий день.

Неизвестно, действительно ли большинство британцев платят налоги вовремя. Однако, когда людям сообщили об этом, налоговые поступления существенно увеличились. Это был эксперимент Behavioural Insights Team, сокращенно – BIT, он же – Nudge Unit (в переводе – "Группа подталкивания"). Созданная британским правительством в 2010-м году, организация занимается изучением социальных, когнитивных и эмоциональных факторов, влияющих на принятие экономических решений. Там говорят – не манипулируют влиянием людей, лишь находят способы подтолкнуть их к правильным действиям.

Nudge Unit
Фото из открытых источников

Насколько правильных, свидетельствуют данные. Два года назад британские налоговики заявили, что получили на 210 млн фунтов больше налоговых платежей. А все благодаря использованию манипуляционных сообщений, составленных в соответствии с рекомендациями "Группы подталкивания".

Толчком к созданию организации стала "Теория толчка" (Nudge theory). В ней говорится о том, что ни одно решение не может быть "нейтральным". Оно всегда будет иметь какое-то влияние на других, побуждать к чему-то. В 2008 году в свет вышла одноименная книга: "Толчок: как улучшить решение о здоровье, благополучии и счастье". Теория захватила не только британцев. Похожее подразделение было создано и в США во время администрации Барака Обамы. А также в Австралии.

Дело в подаче

Среди их исследований, казалось бы, много мелких открытий. Например, было доказано: если люди заполняют декларацию или анкету, где их просят предоставить информацию о себе, лучше просить написать свое имя и поставить подпись сверху листа, чем в конце.

Еще один пример, как убедить злостных неплательщиков штрафов в конце оплатить их. Для этого следует распечатать на листах хорошо заметные красные печати "Оплатите немедленно". Исследование показало – в таком случае штрафы оплатит значительно большее количество нарушителей.

Многочисленными экспериментами специалисты Nudge Unit доказывают, что, просто изменив форму сообщения, не касаясь его содержания, можно изменить его восприятие.

Примером реализации подобных исследований в Украине может быть оплата коммунальных услуг. Вспомните, когда правительство хотело ввести штрафы за несвоевременную оплату платежей. После всеобщего возмущения от этой идеи якобы отказались. Зато, если вы оплачиваете до 20-го числа, вам предлагают скидку. Сам факт не изменился – при несвоевременной оплате платить придется больше.

Другой пример – застройщики предлагают беспроцентную рассрочку при покупке жилья. При этом, если вы оплатите всю сумму сразу, вам дадут скидку. Например, 10%. Звучит классно. И на самом деле это то самое, будто если бы вы покупали жилье без скидки, а кредит вам бы выдавали под определенный процент.

Перефразируйте сообщение правильными словами, поменяйте местами его элементы – и можно манипулировать решениями людей.

Все началось с рекламы

Анна недавно поставила лайк в Facebook под несколькими постами и статьями о различных самоделках. Впоследствии таких постов в ее ленте стало все больше. Женщина сначала удивилась, а потом решила – почему бы и нет? Даже попробовала сама заняться хендмейдом. И поделилась результатом на своей странице. Теперь реклама в соцсети постоянно предлагает ей пройти курс вязания, записаться на мастер-класс по пошиву кукол, купить бумагу для скрапбукинга.

Facebook тщательно отслеживает фактически каждый шаг своих пользователей. Вся эта информация не просто хранится на серверах (даже если вы удалили ее со своего профиля), но и внимательно анализируется. На основе ваших предпочтений и интересов вам показывают целевую рекламу. Благодаря этому компании удается получать такие баснословные заработки.

Новости по теме: Суд обязал Facebook заплатить 500 млн долл. в деле о краже технологии

Не менее тщательно следит за своими пользователями и Google. Вы же замечали, что стоит заинтересоваться каким-то продуктом онлайн, как его вам начинают рекламировать едва ли не на каждом сайте, куда бы вы не зашли. Эти рекомендации также персонализированы согласно вашей истории просмотра и покупок.

Однако вашу онлайн-деятельность анализируют не только в рекламных целях. Несколько лет назад Facebook оказался в центре скандала о манипуляции настроением пользователей. Сеть провела эксперимент над эмоциями людьми. Случайным образом было выбрано 700 тыс. юзеров. Им показывали определенное количество только позитивных или только негативных новостей в их лентах. А потом следили, как это будет влиять на онлайн-поведение пользователей и их активность (комментарии, собственные посты и тому подобное). Результат стал предсказуемым – настроение людей менялось в соответствии с контентом, который им чаще попадался на глаза.

* * *

Конечно, аналитика не делает всю работу за политиков и продавцов. Первым надо также убеждать людей и завоевывать их доверие. Последнее – обеспечивать качественный товар. И, имея правильные данные, сделать это легче. Ведь известно, кого и каким образом надо убеждать. Как видим, этим уже давно занимаются много компаний. И поэтому не совсем понятен шум вокруг избирательной кампании Дональда Трампа. Похоже, людям просто удобнее объяснить себе произошедшую неожиданность влиянием каких-то новейших технологий.

Мария Биба